超越fgssjoin:通过集相似性连接的并行算法

Rafael David Quirino, W. S. Martins
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摘要

集合相似性连接在现代数据库系统中是非常重要的操作,特别是在所谓的数据存储中,许多常规操作,如集成、清理和数据挖掘经常使用它们。精确算法根据相似阈值返回所有可能的相似对,这在计算上是昂贵的,这减慢了分析工作负载,并强调了并行解决问题的必要性。最近的工作提出了针对多核架构设备(如gpu)的并行算法。在本文中,我们提出了一种新的fgssjoin滤波步骤算法,这是一种已知的并行算法,基于gpu,通过相似性精确连接集。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
Além do fgssjoin: Algoritmos Paralelos para Junções por Similaridade de Conjuntos
Junções por similaridade de conjuntos são operações de grande importância nos sistemas modernos de bancos de dados, especialmente para os chamados armazens de dados, onde várias operações rotineiras como integração, limpeza e mineração de dados as utilizam com frequência. Algoritmos exatos, que retornam todos os pares similares possíveis de acordo com algum limiar de similaridade são computacionalmente caros, o que impõe lentidão a cargas de trabalho analíticas e destaca a necessidade de soluções paralelas para o problema. Trabalhos recentes apresentam algoritmos paralelos voltados para dispositivos de arquitetura many-core como as GPUs. Nesse artigo apresentamos um novo algoritmo para a etapa de filtragem do fgssjoin, um algoritmo paralelo conhecido, baseado em gpu, para a junção exata por similaridade de conjuntos.
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